回帰分析で本の売れ筋タイトルを探る！

概要

このサイトは、起業を目指している現役プログラムが勉強した様々な内容をまとめています。

一番の目標は、IT関係での起業ですが、その前にマーケティングの勉強を実践で行おうと考え メルカリshopsにて古書店をオープンいたしました。

売上アップを図るためにもデータ分析スキルが必要だと考え、学生時代の研究テーマだったデータマイニングを 勉強しなおし始めました。
分析ツールとしてexcelを使用し統計でも使用される回帰分析を行い、売れ筋本のタイトルと値段、販売時期を見つけていきたいと 考えています。
来週のブログでは、実際のデータを元に分析を行ってみようと思いますが、今回はエクセルでの回帰分析のやりかたと 結果の各項目がどういった意味を持つのかをまとめていきたいと思います。 記事の構成として、

「excelを使用した回帰分析のやり方」

「各項目の意味」：分析結果に難しい単語があるのでそれぞれの意味を紹介

感想

となっています。本格的に分析を行うのは来週ですが、その前に各項目の単語の意味をまとめることで 初めて回帰分析をやってみようと考えた人の手助けになればと思います。 また今回、「データマイニング実践集」という本を参考に回帰分析を行いました。

excelを使用した回帰分析のやり方

データタブの分析の所にありますが、存在しない場合は、以下のような手順で 設定を行って下さい。

ファイル/その他/オプション　を選択

アドイン　を選択

分析ツール　を選択

「選択」ボタンを押す

有効なアドイン　の一覧が出てくるので分析ツールにチェック

OK　を押す

続いて回帰分析の手順になります。

データ分析から分析ツールの回帰分析を選択しOKを押す

ラベルにチェックを入れてY範囲に合計

X範囲にほかの要素を入れてOKを押す

「各項目の意味」：分析結果に難しい単語があるのでそれぞれの意味を紹介

重相関

「複数の変数を直線の式で表して線形結合した値と他のある変数の値との相関係数のこと。」 統計用語集
線形結合：ベクトルの定数倍と加え合わせ(AのベクトルとBのベクトル合わせてどこにどんな力が働くかっていうあれ)
1に近いほど正の相関関係があり、－1に近いほど負の相関関係が強く、0に近いほど相関関係が弱くなる。

重決定

重相関を2乗した値で「決定係数」とも呼ばれる。 重回帰分析における実測値のバラツキ（分散）に対する予測値のバラツキ（分散）の割合で 「X<0.5：普通」「X<0.7：普通～良い」「X<0.9：良い」「X>0.9：非常に良い！」 とされる

感想

「データマイニング実践集」を読みながらExcelで回帰分析を行ったのですが、 それぞれの項目について説明はなく進んでいきました。 分析には必要ないのかもしれませんが、気になるので一応調べましたが とかく難しかったので、取り敢えず飛ばしていくのもありかもしれません。